神经网络输出相同值

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觉得自己使用神经网络有问题，用许多数据做神经网络输出总是相似的值，请问怎么回事？

以下面数据举例

1. data_train <- data.frame(matrix(0,ncol=5,nrow=10))
   
2. data_train$X1 <- as.numeric(1:10)
   
3. data_train$X2 <- as.numeric(2:11)
   
4. data_train$X3 <- as.numeric(3:12)
   
5. data_train$X4 <- as.numeric(4:13)
   
6. data_train$X5 <- as.numeric(5:14)
   
7. 
   
8. library(nnet)
   
9. nnet.sol <- nnet(X5~.,data=data_train,size=2,maxit=1000)
   
10. predict(nnet.sol)
    
11. #结果为 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
    
12. 
    
13. library(AMORE)
    
14. net <- newff(n.neurons=c(4,3,3,1), learning.rate.global=1e-2, momentum.global=0.5,
    
15.         error.criterium="LMS", Stao=NA, hidden.layer="tansig",
    
16.         output.layer="sigmoid", method="BATCHgdwm")
    
17. result <- train(net, data_train[,1:4] , data_train[,5], error.criterium="LMS", report=TRUE, show.step=100, n.shows=10 )
    
18. sim(result$net, data_train[,1:4])
    
19. #结果为 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

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关键词：神经网络 神经网 Train Data rain 网络